n-image 设置大小

n-image 可以通过设置 width 和 height 属性来调整图片的大小，例如：

<img src="image.jpg" width="500" height="300">

这会将图片的宽度设置为 500 像素，高度设置为 300 像素。注意，设置图片大小也可能会导致图片的比例失衡，因此需要根据具体情况进行调整。

相关问题

n-image按比例设置大小

n-image 按比例设置大小可以通过计算比例系数来实现。比如，如果要将图片的宽度设置为 300 像素，但是不确定图片的高度应该是多少，可以先获取图片的原始宽度和高度，然后计算出比例系数：

比例系数 = 希望宽度 / 原始宽度

然后将原始高度乘以比例系数，即可得到图片应该设置的高度。

代码示例：

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread("test.jpg")

# 获取图片宽度和高度
height, width, _ = img.shape

# 计算比例系数
ratio = 300 / width

# 按比例缩放图片
resized_img = cv2.resize(img, (int(width * ratio), int(height * ratio)))

# 显示缩放后的图片
cv2.imshow("resized image", resized_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们将希望宽度设置为 300 像素，然后通过获取图片的原始宽度和高度计算出比例系数，最后使用 OpenCV 将图片按比例缩放到新的大小。

fp(i:i+N-1,j:j+N-1) = f2(i+dy:i+dy+N-1,j+dx:j+dx+N-1); % put the best matching block in the predicted image iblk = floor((i-1)/N)+1; % block index jblk = floor((j-1)/N)+1; % block index mvx(iblk,jblk) = dx; % record the estimated MV mvy(iblk,jblk) = dy; % record the estimated MV

这段代码是将找到的最佳匹配块（根据运动向量 dx 和 dy）放入预测图像中，并记录估计的运动向量。

下面是代码的解释：

1. `fp(i:i+N-1,j:j+N-1) = f2(i+dy:i+dy+N-1,j+dx:j+dx+N-1);` 将从 f2 中提取的最佳匹配块（大小为 N × N）放入预测图像 fp 的相应位置（起始点为 (i, j)）。

2. `iblk = floor((i-1)/N)+1;` 计算当前块的索引 iblk。这个索引表示当前块在预测图像中的位置（按列计算）。

3. `jblk = floor((j-1)/N)+1;` 计算当前块的索引 jblk。这个索引表示当前块在预测图像中的位置（按行计算）。

4. `mvx(iblk,jblk) = dx;` 将估计的水平运动向量 dx 记录在 mvx 矩阵中的相应位置。

5. `mvy(iblk,jblk) = dy;` 将估计的垂直运动向量 dy 记录在 mvy 矩阵中的相应位置。

通过这些步骤，代码将找到的最佳匹配块放入预测图像中，并记录了每个块的估计运动向量。这些运动向量可以用于后续的运动补偿或其他图像处理任务。